Spark Streaming + Spark SQL 实现配置化ETL流程
项目地址 前言 传统的Spark Streaming程序需要： 构建StreamingContext 设置checkpoint 链接数据源 各种transform foreachRDD 输出 通常而言，你可能会因为要走完上面的流程而构建了一个很大的程序，比如一个main方法里上百行代码，虽然在开发小功能上足够便利，但是复用度更方面是不够的，而且不利于协作，所以需要一个更高层的开发包提供支持。 如何开发一个Spark Streaming程序 我只要在配置文件添加如下一个job配置，就可以作为标准的的Spark Streaming 程序提交运行： { "test": { "desc": "测试", "strategy": "streaming.core.strategy.SparkStreamingStrategy", "algorithm": [], "ref": [], "compositor": [ { "name": "streaming.core.compositor.kafka.MockKafkaStreamingCompositor", "params": [ { "metadata.broker.list":"xxx", "auto.offset.reset":"largest", "topics":"xxx" } ] }, { "name": "streaming.core.compositor.spark.JSONTableCompositor", "params": [{"tableName":"test"} ] }, { "name": "streaming.core.compositor.spark.SQLCompositor", "params": [{"sql":"select a from test"} ] }, { "name": "streaming.core.compositor.RDDPrintOutputCompositor", "params": [ { } ] } ], "configParams": { } } } 上面的配置相当于完成了如下的一个流程： 从Kafka消费数据 将Kafka数据转化为表 通过SQL进行处理 打印输出 是不是很简单，而且还可以支持热加载，动态添加job等 特性 该实现的特性有： 配置化 支持多Job配置 支持各种数据源模块 支持通过SQL完成数据处理 支持多种输出模块 未来可扩展的支持包含： 动态添加或者删除job更新，而不用重启Spark Streaming 支持Storm等其他流式引擎 更好的多job互操作 配置格式说明 该实现完全基于ServiceframeworkDispatcher 完成，核心功能大概只花了三个小时。 这里我们先理出几个概念： Spark Streaming 定义为一个App 每个Action定义为一个Job.一个App可以包含多个Job 配置文件结构设计如下： { "job1": { "desc": "测试", "strategy": "streaming.core.strategy.SparkStreamingStrategy", "algorithm": [], "ref": [], "compositor": [ { "name": "streaming.core.compositor.kafka.MockKafkaStreamingCompositor", "params": [ { "metadata.broker.list":"xxx", "auto.offset.reset":"largest", "topics":"xxx" } ] } , ], "configParams": { } }， "job2"：{ ........ } } 一个完整的App 对应一个配置文件。每个顶层配置选项，如job1,job2分别对应一个工作流。他们最终都会运行在一个App上(Spark Streaming实例上)。 strategy 用来定义如何组织 compositor,algorithm, ref 的调用关系 algorithm作为数据来源 compositor 数据处理链路模块。大部分情况我们都是针对该接口进行开发 ref 是对其他job的引用。通过配合合适的strategy，我们将多个job组织成一个新的job 每个组件( compositor,algorithm, strategy) 都支持参数配置 上面主要是解析了配置文件的形态，并且 ServiceframeworkDispatcher 已经给出了一套接口规范，只要照着实现就行。 模块实现 那对应的模块是如何实现的？本质是将上面的配置文件，通过已经实现的模块，转化为Spark Streaming程序。 以SQLCompositor 的具体实现为例： class SQLCompositor[T] extends Compositor[T] { private var _configParams: util.List[util.Map[Any, Any]] = _ val logger = Logger.getLogger(classOf[SQLCompositor[T]].getName) //策略引擎ServiceFrameStrategy 会调用该方法将配置传入进来 override def initialize(typeFilters: util.List[String], configParams: util.List[util.Map[Any, Any]]): Unit = { this._configParams = configParams } // 获取配置的sql语句 def sql = { _configParams(0).get("sql").toString } def outputTable = { _configParams(0).get("outputTable").toString } //执行的主方法，大体是从上一个模块获取SQLContext(已经注册了对应的table), //然后根据该模块的配置，设置查询语句，最后得到一个新的dataFrame. // middleResult里的T其实是DStream,我们会传递到下一个模块，Output模块 //params参数则是方便各个模块共享信息，这里我们将对应处理好的函数传递给下一个模块 override def result(alg: util.List[Processor[T]], ref: util.List[Strategy[T]], middleResult: util.List[T], params: util.Map[Any, Any]): util.List[T] = { var dataFrame: DataFrame = null val func = params.get("table").asInstanceOf[(RDD[String]) => SQLContext] params.put("sql",(rdd:RDD[String])=>{ val sqlContext = func(rdd) dataFrame = sqlContext.sql(sql) dataFrame }) middleResult } } 上面的代码就完成了一个SQL模块。那如果我们要完成一个自定义的.map函数呢？可类似下面的实现： abstract class MapCompositor[T,U] extends Compositor[T]{ private var _configParams: util.List[util.Map[Any, Any]] = _ val logger = Logger.getLogger(classOf[SQLCompositor[T]].getName) override def initialize(typeFilters: util.List[String], configParams: util.List[util.Map[Any, Any]]): Unit = { this._configParams = configParams } override def result(alg: util.List[Processor[T]], ref: util.List[Strategy[T]], middleResult: util.List[T], params: util.Map[Any, Any]): util.List[T] = { val dstream = middleResult(0).asInstanceOf[DStream[String]] val newDstream = dstream.map(f=>parseLog(f)) List(newDstream.asInstanceOf[T]) } def parseLog(line:String): U } class YourCompositor[T,U] extends MapCompositor[T,U]{ override def parseLog(line:String):U={ ....your logical } } 同理你可以实现filter,repartition等其他函数。 总结 该方式提供了一套更为高层的API抽象,用户只要关注具体实现而无需关注Spark的使用。同时也提供了一套配置化系统，方便构建数据处理流程，并且复用原有的模块，支持使用SQL进行数据处理。 广告 这个只是我们大系统的一小部分，愿意和我们一起进一步完善该系统么？欢迎加入我们(请私信我)。
